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红山智能开发助手 - 详细开发计划
📋 项目概览
项目名称: 红山智能开发助手 (Red Mountain Intelligent Development Assistant)
项目周期: 约 12-16 周
技术栈: Tauri + React + TypeScript + Python FastAPI
目标: 构建一款专为红山开源平台打造的智能开发辅助工具
🎯 核心目标
- 智能问答助手 - 提供红山平台相关的智能问答支持
- 代码仓库分析 - 类似 DeepWiki，自动生成文档和可视化
- 质量分析 - 基于大模型的代码质量和缺陷检测
- 平台集成 - 深度集成红山开源平台 API
📅 详细开发计划
第一阶段：基础框架搭建 ✅ (1-2 周)
状态: 已完成
任务清单
-
前端框架搭建
- 初始化 Vite + React + TypeScript 项目
- 配置 Tauri 桌面应用框架
- 集成 Tailwind CSS
- 配置 React Router 路由系统
- 设置 TypeScript 严格模式
-
UI 界面设计
- 设计侧边栏导航组件
- 创建主要页面布局（首页、问答、分析、质量、设置）
- 实现响应式设计
- 添加暗色主题支持
-
后端 API 框架
- 初始化 FastAPI 项目结构
- 配置 CORS 跨域支持
- 设计 API 端点结构
- 实现健康检查接口
-
配置管理系统
- 环境变量配置
- API 密钥管理
- 多模型提供商支持配置
交付物
- ✅ 可运行的前端界面 Demo
- ✅ 基础后端 API 框架
- ✅ 项目文档和 README
第二阶段：核心功能实现 (2-4 周)
状态: 开发中
2.1 RAG 智能问答系统 (1.5 周)
目标: 实现基于 RAG 的智能问答功能
任务清单
-
RAG 核心模块
- 参考 DeepWiki 的
rag.py实现 - 集成 adalflow 框架
- 实现向量嵌入生成
- 配置 FAISS 向量数据库
- 实现文档检索功能
- 参考 DeepWiki 的
-
对话管理
- 实现对话历史管理
- 支持上下文记忆
- 实现多轮对话
- 添加对话导出功能
-
LLM 集成
- 集成 OpenAI GPT 模型
- 集成 Google Gemini 模型
- 支持 Azure OpenAI
- 支持 Ollama 本地模型
- 实现模型切换功能
-
前后端联调
- 实现 WebSocket 流式输出
- 优化响应速度
- 添加错误处理
- 实现加载状态显示
技术要点
# 参考 DeepWiki 的 RAG 实现
class RAG:
def __init__(self, provider, model):
self.embedder = get_embedder()
self.retriever = FAISSRetriever()
self.generator = Generator()
def call(self, query: str):
# 1. 检索相关文档
docs = self.retriever(query)
# 2. 生成回答
answer = self.generator(query, docs)
return answer
验收标准
- 能够正常进行多轮对话
- 支持至少 2 种 LLM 提供商
- 流式输出延迟 < 2 秒
- 回答质量符合预期
2.2 代码仓库分析功能 (1.5 周)
目标: 实现类似 DeepWiki 的代码仓库分析
任务清单
-
仓库处理模块
- 参考 DeepWiki 的
data_pipeline.py - 实现 Git 仓库克隆
- 支持 GitHub/GitLab/Bitbucket
- 支持私有仓库（Token 认证）
- 实现文件过滤和排除
- 参考 DeepWiki 的
-
代码解析
- 实现代码文件读取
- Token 计数和限制
- 代码分块处理
- 生成代码嵌入向量
-
文档生成
- 分析代码结构
- 生成项目概述
- 生成 API 文档
- 生成架构说明
-
可视化
- 集成 Mermaid 图表
- 生成架构图
- 生成数据流图
- 生成依赖关系图
-
前端展示
- 仓库信息展示
- 文档树形导航
- Markdown 渲染
- 图表交互
技术架构
Repository Input
↓
Clone Repository (Git)
↓
Read & Filter Files
↓
Text Splitting
↓
Generate Embeddings
↓
Store in Vector DB
↓
AI Analysis & Doc Generation
↓
Render in UI
验收标准
- 能够分析公开和私有仓库
- 支持 3 种代码托管平台
- 生成的文档结构清晰
- 图表渲染正确
2.3 数据持久化 (0.5 周)
目标: 实现数据的本地存储
任务清单
-
本地数据库
- 实现 LocalDB 封装
- 向量数据持久化
- 对话历史存储
- 分析结果缓存
-
数据管理
- 实现数据清理
- 实现数据导出
- 实现数据迁移
验收标准
- 数据能够正确持久化
- 重启后数据不丢失
- 支持数据清理和导出
第三阶段：红山平台集成 (2-3 周)
状态: 规划中
3.1 平台 API 集成 (1 周)
目标: 与红山开源平台 API 深度集成
任务清单
-
API 客户端开发
- 实现红山平台 API 客户端
- 支持用户认证
- 实现项目信息获取
- 实现代码仓库访问
-
权限管理
- 实现 OAuth2 认证
- Token 管理
- 权限验证
技术要点
class RedMountainClient:
def __init__(self, api_key):
self.base_url = "https://api.redmountain.com"
self.api_key = api_key
def get_projects(self, user_id):
# 获取用户项目列表
pass
def get_repository(self, repo_id):
# 获取仓库信息
pass
验收标准
- 能够正常访问平台 API
- 认证流程完整
- 错误处理完善
3.2 项目管理功能 (1-2 周)
目标: 提供红山平台项目的管理功能
任务清单
-
项目列表
- 显示用户项目列表
- 支持项目搜索
- 支持项目筛选
- 项目详情查看
-
快速操作
- 一键分析项目代码
- 快速生成项目文档
- 项目质量报告
- 问题追踪集成
-
UI 设计
- 设计项目管理页面
- 实现项目卡片组件
- 添加操作按钮
- 状态指示器
验收标准
- 项目列表正确显示
- 操作响应及时
- UI 友好易用
第四阶段：质量检测系统 (3-4 周)
状态: 规划中
4.1 代码质量分析 (1.5 周)
目标: 基于 AI 的代码质量评估
任务清单
-
静态分析
- 集成 Pylint/ESLint
- 代码复杂度分析
- 代码风格检查
- 重复代码检测
-
AI 质量评估
- 使用 LLM 分析代码
- 评估代码可读性
- 评估代码可维护性
- 生成改进建议
-
质量指标
- 定义质量评分标准
- 计算综合质量分
- 生成质量报告
Prompt 设计
quality_analysis_prompt = """
分析以下代码的质量，从以下维度评估：
1. 代码可读性（1-10分）
2. 代码复杂度（1-10分）
3. 最佳实践遵循度（1-10分）
4. 潜在问题
5. 改进建议
代码：
{code}
"""
验收标准
- 能够分析多种编程语言
- 评估结果准确合理
- 建议具有实用性
4.2 缺陷检测 (1 周)
目标: 智能识别代码中的潜在缺陷
任务清单
-
缺陷检测引擎
- 空指针检测
- 资源泄漏检测
- 并发问题检测
- 逻辑错误检测
-
AI 辅助检测
- 使用 LLM 发现隐藏缺陷
- 分析异常处理
- 检测边界条件问题
验收标准
- 能够检测常见缺陷类型
- 误报率 < 20%
- 提供修复建议
4.3 安全漏洞扫描 (1 周)
目标: 检测常见的安全漏洞
任务清单
-
安全扫描
- SQL 注入检测
- XSS 漏洞检测
- CSRF 漏洞检测
- 敏感信息泄露检测
-
依赖安全
- 检查依赖版本
- 识别已知漏洞
- 建议安全版本
验收标准
- 能够检测主要安全漏洞
- 提供安全等级评估
- 给出修复方案
4.4 报告生成 (0.5 周)
目标: 生成详细的质量分析报告
任务清单
-
报告模板
- 设计报告结构
- 实现 PDF 导出
- 实现 Markdown 导出
- 实现 HTML 导出
-
数据可视化
- 质量趋势图
- 问题分布图
- 对比分析图
验收标准
- 报告内容完整
- 格式美观专业
- 支持多种导出格式
第五阶段：优化和发布 (1-2 周)
状态: 规划中
5.1 性能优化 (0.5 周)
任务清单
-
前端优化
- 代码分割
- 懒加载
- 缓存优化
- 打包优化
-
后端优化
- API 响应优化
- 数据库查询优化
- 并发处理
- 缓存策略
性能目标
- 首屏加载 < 2 秒
- API 响应 < 1 秒
- 内存占用 < 500MB
5.2 用户体验改进 (0.5 周)
任务清单
-
交互优化
- 添加加载动画
- 优化错误提示
- 添加操作引导
- 快捷键支持
-
界面美化
- 统一视觉风格
- 优化配色方案
- 添加图标和插画
验收标准
- 用户操作流畅
- 反馈及时明确
- 界面美观统一
5.3 测试和质量保证 (0.5 周)
任务清单
-
单元测试
- 前端组件测试
- 后端 API 测试
- 核心功能测试
-
集成测试
- 端到端测试
- 用户场景测试
-
性能测试
- 压力测试
- 负载测试
测试目标
- 代码覆盖率 > 70%
- 核心功能无严重 Bug
- 性能指标达标
5.4 文档和发布 (0.5 周)
任务清单
-
文档编写
- 用户手册
- 开发文档
- API 文档
- 部署文档
-
发布准备
- 打包桌面应用
- 准备安装包
- 编写更新日志
- 准备宣传材料
交付物
- 正式版本 v1.0.0
- 完整文档
- 安装包（Windows/macOS/Linux）
🛠️ 技术实现细节
前端架构设计
// 状态管理 (Zustand)
interface AppState {
settings: Settings;
conversations: Conversation[];
repositories: Repository[];
updateSettings: (settings: Settings) => void;
addConversation: (conv: Conversation) => void;
}
// API 客户端
class ApiClient {
async chat(message: string): Promise<ChatResponse> {}
async analyzeRepo(repo: RepoRequest): Promise<Analysis> {}
async checkQuality(repo: string): Promise<QualityReport> {}
}
后端架构设计
# FastAPI 路由结构
/api/
/chat/
POST / # 发送消息
GET /history # 获取历史
/repo/
POST /analyze # 分析仓库
GET /status # 获取状态
/quality/
POST /analyze # 质量分析
POST /detect # 缺陷检测
POST /security # 安全扫描
📊 项目里程碑
| 阶段 | 目标 | 完成时间 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 第一阶段 | 基础框架搭建 | 第 2 周 | ✅ 已完成 |
| 第二阶段 | 核心功能实现 | 第 6 周 | 🔄 进行中 |
| 第三阶段 | 平台集成 | 第 9 周 | 📅 计划中 |
| 第四阶段 | 质量检测 | 第 13 周 | 📅 计划中 |
| 第五阶段 | 优化发布 | 第 15 周 | 📅 计划中 |
🎓 技术学习资源
DeepWiki 参考
- 重点学习文件：
api/rag.py- RAG 实现api/data_pipeline.py- 数据处理api/config.py- 配置管理src/components/WikiTreeView.tsx- 文档展示
推荐阅读
🤝 团队协作
角色分工
- 前端开发: React/TypeScript 界面实现
- 后端开发: Python API 和 AI 集成
- Rust 开发: Tauri 桌面应用功能
- AI 工程师: RAG 和模型调优
- 测试工程师: 质量保证和测试
开发流程
- Sprint 规划 - 每两周一个迭代
- 每日站会 - 同步进度和问题
- 代码审查 - PR 合并前必须审查
- 持续集成 - 自动化测试和构建
📈 成功指标
功能指标
- ✅ 支持 3+ 种 LLM 提供商
- ✅ 支持 3 种代码托管平台
- 🎯 问答准确率 > 85%
- 🎯 代码分析覆盖率 > 90%
- 🎯 质量检测准确率 > 80%
性能指标
- 🎯 首屏加载 < 2s
- 🎯 API 响应 < 1s
- 🎯 内存占用 < 500MB
- 🎯 应用启动 < 3s
用户体验指标
- 🎯 界面美观度 > 8/10
- 🎯 易用性评分 > 8/10
- 🎯 功能完整度 > 90%
🐛 已知问题和风险
技术风险
-
LLM API 限制
- 风险：API 调用限制和成本
- 缓解：实现本地模型支持（Ollama）
-
大仓库处理
- 风险：超大仓库分析超时
- 缓解：实现增量分析和缓存
-
跨平台兼容性
- 风险：不同系统表现不一致
- 缓解：充分测试各平台
项目风险
-
时间压力
- 缓解：合理排期，预留缓冲
-
需求变更
- 缓解：敏捷开发，快速响应
📞 联系和支持
- 项目管理: [项目管理工具链接]
- 技术讨论: [讨论区链接]
- 问题反馈: [Issues 链接]
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